論文の概要: On Realization of Intelligent Decision-Making in the Real World: A Foundation Decision Model Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12669v2
• Date: Tue, 16 May 2023 07:03:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 19:05:46.745045
• Title: On Realization of Intelligent Decision-Making in the Real World: A Foundation Decision Model Perspective
• Title（参考訳）: 実世界における知的意思決定の実現について:基礎決定モデルの観点から
• Authors: Ying Wen, Ziyu Wan, Ming Zhou, Shufang Hou, Zhe Cao, Chenyang Le, Jingxiao Chen, Zheng Tian, Weinan Zhang, Jun Wang
• Abstract要約: FDM(Foundation Decision Model)は、様々な意思決定タスクをシーケンスデコーディングタスクとして定式化することで開発することができる。 本稿では、FDMの実装であるDigitalBrain(DB1)を13億のパラメータで実証し、870のタスクで人間レベルのパフォーマンスを達成するケーススタディを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.38373782121503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The pervasive uncertainty and dynamic nature of real-world environments present significant challenges for the widespread implementation of machine-driven Intelligent Decision-Making (IDM) systems. Consequently, IDM should possess the ability to continuously acquire new skills and effectively generalize across a broad range of applications. The advancement of Artificial General Intelligence (AGI) that transcends task and application boundaries is critical for enhancing IDM. Recent studies have extensively investigated the Transformer neural architecture as a foundational model for various tasks, including computer vision, natural language processing, and reinforcement learning. We propose that a Foundation Decision Model (FDM) can be developed by formulating diverse decision-making tasks as sequence decoding tasks using the Transformer architecture, offering a promising solution for expanding IDM applications in complex real-world situations. In this paper, we discuss the efficiency and generalization improvements offered by a foundation decision model for IDM and explore its potential applications in multi-agent game AI, production scheduling, and robotics tasks. Lastly, we present a case study demonstrating our FDM implementation, DigitalBrain (DB1) with 1.3 billion parameters, achieving human-level performance in 870 tasks, such as text generation, image captioning, video game playing, robotic control, and traveling salesman problems. As a foundation decision model, DB1 represents an initial step toward more autonomous and efficient real-world IDM applications.
• Abstract（参考訳）: 実世界の環境の広範にわたる不確実性と動的性質は、機械駆動型知的意思決定システム(IDM)の広範な実装に重大な課題をもたらす。 したがって、idmは新しいスキルを継続的に獲得し、幅広いアプリケーションにわたって効果的に一般化する能力を持つべきである。 タスクとアプリケーション境界を超越する人工知能(AGI)の進歩は、IMMの強化に不可欠である。 近年,コンピュータビジョン,自然言語処理,強化学習など,様々なタスクの基本モデルとしてTransformer Neural Architectureが広く研究されている。 本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて,多種多様な意思決定タスクをシーケンスデコードタスクとして定式化し,複雑な実環境においてIMMアプリケーションを拡張するための有望なソリューションを提供することにより,FDM(Foundation Decision Model)を開発することを提案する。 本稿では,IMMの基礎決定モデルによって提供される効率性と一般化の改善について論じ,マルチエージェントゲームAI,生産スケジューリング,ロボット工学タスクにおけるその可能性を探る。 最後に,我々のfdm実装を実証する事例として,13億パラメータのdigitalbrain(db1)を提案する。テキスト生成,画像キャプション,ビデオゲームプレイ,ロボット制御,旅行セールスマン問題など870のタスクにおいて,人間レベルのパフォーマンスを実現する。 基礎決定モデルとして、DB1はより自律的で効率的な実世界のIMMアプリケーションに向けた最初のステップである。

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